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用最接近的非NaN值替换NumPy数组中的NaN

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我有一个NumPy数组 a 如下：

>>> str(a)
'[        nan         nan         nan  1.44955726  1.44628034  1.44409573\n  1.4408188   1.43657094  1.43171624  1.42649744  1.42200684  1.42117704\n  1.42040255  1.41922908         nan         nan         nan         nan\n         nan         nan]'

我想用最接近的非NaN值替换每个NaN，以便开头的所有NaN都设置为 1.449... ，并且最后的所有NaN都设置为 1.419... .

我可以看到如何针对这样的特定情况执行此操作，但我需要能够对任何长度的数组执行此操作，在数组的开头和结尾处有任何长度的NaN（在该数组中将没有NaN）中间的数字） . 有任何想法吗？

我可以用 np.isnan() 轻松找到NaN，但我无法弄清楚如何获得每个NaN最接近的值 .

python arrays numpy nan

7 回答

  • 1

    作为替代解决方案（这将对中间的数组 NaN 进行线性插值）：

    import numpy as np

# Generate data...
data = np.random.random(10)
data[:2] = np.nan
data[-1] = np.nan
data[4:6] = np.nan

print data

# Fill in NaN's...
mask = np.isnan(data)
data[mask] = np.interp(np.flatnonzero(mask), np.flatnonzero(~mask), data[~mask])

print data

    这会产生：

    [        nan         nan  0.31619306  0.25818765         nan         nan
  0.27410025  0.23347532  0.02418698         nan]

[ 0.31619306  0.31619306  0.31619306  0.25818765  0.26349185  0.26879605
  0.27410025  0.23347532  0.02418698  0.02418698]
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  • 4

    这是一个使用简单的python迭代器的解决方案 . 它们实际上比 numpy.where 更有效，特别是对于大阵列！查看类似代码here的比较 .

    import numpy as np

a = np.array([np.NAN, np.NAN, np.NAN, 1.44955726, 1.44628034, 1.44409573, 1.4408188, 1.43657094, 1.43171624,  1.42649744, 1.42200684, 1.42117704, 1.42040255, 1.41922908, np.NAN, np.NAN, np.NAN, np.NAN, np.NAN, np.NAN])

mask = np.isfinite(a)

# get first value in list
for i in range(len(mask)):
    if mask[i]:
        first = i
        break

# get last vaue in list
for i in range(len(mask)-1, -1, -1):
    if mask[i]:
        last = i
        break

# fill NaN with near known value on the edges
a = np.copy(a)
a[:first] = a[first]
a[last + 1:] = a[last]

print(a)

    输出：

    [1.44955726 1.44955726 1.44955726 1.44955726 1.44628034 1.44409573
 1.4408188  1.43657094 1.43171624 1.42649744 1.42200684 1.42117704
 1.42040255 1.41922908 1.41922908 1.41922908 1.41922908 1.41922908
 1.41922908 1.41922908]

    它仅替换此处请求的第一个和最后一个NaN .

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  • 0

    我想用最接近的非NaN值替换每个NaN ......数字中间没有NaN

    以下将做到：

    ind = np.where(~np.isnan(a))[0]
first, last = ind[0], ind[-1]
a[:first] = a[first]
a[last + 1:] = a[last]

    这是一个直接的 numpy 解决方案，不需要Python循环，没有递归，没有列表推导等 .

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  • 35

    递归解决方案！

    def replace_leading_NaN(a, offset=0):
    if a[offset].isNaN():
        new_value = replace_leading_NaN(a, offset + 1)
        a[offset] = new_value
        return new_value
    else:
        return a[offset]

def replace_trailing_NaN(a, offset=-1):
    if a[offset].isNaN():
        new_value = replace_trailing_NaN(a, offset - 1)
        a[offset] = new_value
        return new_value
    else:
        return a[offset]
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  • 20

    我得到了这样的东西

    i = [i for i in range(len(a)) if not np.isnan(a[i])]
a = [a[i[0]] if x < i[0] else (a[i[-1]] if x > i[-1] else a[x]) for x in range(len(a))]

    它有点笨拙虽然它被分成两行，嵌套内联如果在其中一行中 .

    回复于
  • 0

    我遇到了这个问题，不得不为散乱的NaN找到一个自定义的解决方案 . 下面的函数将任何NaN替换为右边的第一个数字，如果不存在，则将它替换为左边的第一个数字 . 可以进行进一步的操作以用边界出现的平均值替换它 .

    import numpy as np

Data = np.array([np.nan,1.3,np.nan,1.4,np.nan,np.nan])

nansIndx = np.where(np.isnan(Data))[0]
isanIndx = np.where(~np.isnan(Data))[0]
for nan in nansIndx:
    replacementCandidates = np.where(isanIndx>nan)[0]
    if replacementCandidates.size != 0:
        replacement = Data[isanIndx[replacementCandidates[0]]]
    else:
        replacement = Data[isanIndx[np.where(isanIndx<nan)[0][-1]]]
    Data[nan] = replacement

    结果是：

    >>> Data
array([ 1.3,  1.3,  1.4,  1.4,  1.4,  1.4])
    回复于
  • 1

    NaN 具有与自身比较不同的有趣属性，因此我们可以快速找到非纳米元素的索引：

    idx = np.nonzero(a==a)[0]

    现在很容易用所需的值替换nans：

    for i in range(0, idx[0]):
    a[i]=a[idx[0]]
for i in range(idx[-1]+1, a.size)
    a[i]=a[idx[-1]]

    最后，我们可以把它放在一个函数中：

    import numpy as np

def FixNaNs(arr):
    if len(arr.shape)>1:
        raise Exception("Only 1D arrays are supported.")
    idxs=np.nonzero(arr==arr)[0]

    if len(idxs)==0:
        return None

    ret=arr

    for i in range(0, idxs[0]):
        ret[i]=ret[idxs[0]]

    for i in range(idxs[-1]+1, ret.size):
        ret[i]=ret[idxs[-1]]

    return ret

    edit

    哎哟，来自C我总是忘记列表范围... @ aix的解决方案比我的C ish循环更优雅和高效，使用它而不是我的 .

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